Redis: un guide des structures de données populaires

Redis prend en charge une variété de structures de données, notamment: 1. String, adapté au stockage des données à valeur unique; 2. Liste, adaptée aux files d'attente et aux piles; 3. SET, utilisé pour stocker des données non dégonflées; 4. Ensemble trié, adapté aux listes de classement et aux files d'attente de priorité; 5. Table du hachage, adapté au stockage des données d'objet ou structurées.

introduction

Redis, le nom est presque le nom de ménage dans le développement de logiciels modernes. Ce n'est pas seulement un système de cache, mais aussi une puissante base de données en mémoire qui prend en charge le stockage et le fonctionnement de plusieurs structures de données. Aujourd'hui, nous plongerons dans certaines des structures de données les plus couramment utilisées dans Redis pour vous aider à mieux les comprendre et les utiliser. Grâce à cet article, vous apprendrez à utiliser efficacement les structures de données de Redis dans des projets réels pour améliorer l'efficacité des performances et du développement de votre application.

Examen des connaissances de base

Le charme de Redis est sa vitesse et sa flexibilité, il prend en charge plusieurs structures de données, chacune avec ses utilisations et ses avantages uniques. Voyons d'abord rapidement le concept de base de Redis: Redis est un système de stockage de structure de données de mémoire open source qui peut être utilisé comme base de données, cache et courtier de messages. Il prend en charge plusieurs langages de programmation et fournit un riche ensemble de commandes pour manipuler les données.

Les structures de données de Redis incluent des chaînes, des listes, des ensembles, des ensembles commandés (ensembles triés), des tables de hachage, etc. Chaque structure de données a ses propres scénarios d'application et commandes de fonctionnement spécifiques.

Analyse du concept de base ou de la fonction

Chaîne

Les chaînes sont la structure de données la plus basique de Redis, similaire aux types de chaînes dans d'autres langages de programmation, mais les chaînes de Redis peuvent stocker des données binaires, afin qu'elles puissent être utilisées pour stocker des images, des audio et d'autres fichiers.

 # Définissez une chaîne redis_client.set ('my_key', 'Bonjour, redis!')

# Get string value = redis_client.get ('my_key')
Imprimer (valeur) # sortie: b'hello, redis! '

L'avantage des chaînes est leur simplicité et leur efficacité, qui conviennent au stockage des données d'une seule valeur.

Liste

Une liste est une collection commandée qui peut être poussée et sautée dans les deux extrémités, similaire à une liste liée à double sens.

 # Poussez l'élément redis_client.lpush ('my_list', 'item1', 'item2') à gauche de la liste

# Élément d'élément popup du côté droit de l'élément de liste = redis_client.rpop ('my_list')
Imprimer (élément) # sortie: b'item1 '

Les listes conviennent à la mise en œuvre des structures de données telles que des files d'attente et des piles, et sont souvent utilisées dans les files d'attente de messages et les files d'attente de tâches.

Set (set)

Un ensemble est un ensemble d'éléments non ordonné et unique qui prend en charge l'intersection, l'union, la différence et d'autres opérations.

 # Ajouter des éléments à la collection redis_client.sadd ('my_set', 'item1', 'item2', 'item3')

# Obtenez tous les éléments dans les éléments de collection = redis_client.smembers ('my_set')
print (items) # sortie: {b'item1 ', b'item2', b'item3 '}

Les collections conviennent au stockage des données non dégonflées et sont souvent utilisées dans des scénarios tels que les systèmes de balises et la déduplication.

Ensemble ordonné

Les ensembles commandés sont une version améliorée de l'ensemble, chaque élément a un score, trié par le score.

 # Ajouter des éléments au jeu ordonné redis_client.zadd ('my_sorted_set', {'item1': 1, 'item2': 2, 'item3': 3})

# Obtenez tous les éléments dans un ensemble de sets commandés = redis_client.zrange ('my_sorted_set', 0, -1, withscores = true)
imprimer (éléments) # sortie: [(b'item1 ', 1.0), (b'item2', 2.0), (b'item3 ', 3.0)]

Les collections commandées conviennent aux scénarios qui doivent être triés, tels que les listes de classement, les files d'attente de priorité, etc.

Table de hachage (hachage)

Une table de hachage est une collection de paires de valeurs clés similaires à un dictionnaire ou une carte dans d'autres langages de programmation.

 # Définissez les champs redis_client.hset ('my_hash', 'field1', 'value1')
redis_client.hset ('my_hash', 'field2', 'value2')

# Obtenez tous les champs et valeurs dans la table de hachage hash_data = redis_client.hgetall ('my_hash')
print (hash_data) # output: {b'field1 ': b'value1', b'field2 ': b'value2'}

Les tables de hachage conviennent au stockage d'objets ou de données structurées, et sont souvent utilisées dans des scénarios tels que les informations utilisateur et les fichiers de configuration.

Exemple d'utilisation

Utilisation de base

Examinons quelques exemples d'utilisation de base montrant comment utiliser ces structures de données dans un vrai projet.

 # Utilisez des chaînes pour stocker la session utilisateur redis_client.set ('user_session: 123', 'logged_in')

# Utilisez la liste pour implémenter la file d'attente de messages redis_client.lpush ('message_queue', 'new_message')

# Utilisez la collection pour stocker les balises utilisateur redis_client.sadd ('user_tags: 123', 'développeur', 'python')

# Utilisez des collections ordonnées pour implémenter le classement redis_client.zadd ('cavalier', {'user1': 100, 'user2': 200})

# Utilisez la table de hachage pour stocker les informations utilisateur redis_client.hset ('utilisateur: 123', 'name', 'John Doe')
redis_client.hset ('utilisateur: 123', 'email', 'John@example.com')

Utilisation avancée

Dans les projets réels, nous avons souvent besoin d'opérations plus complexes pour répondre aux besoins. Regardons les usages avancés.

 # Utiliser des ensembles pour effectuer le fonctionnement de l'intersection du système de balise redis_client.sadd ('user_tags: 123', 'développeur', 'python')
redis_client.sadd ('user_tags: 456', 'développeur', 'java')
Common_tags = redis_client.ster ('user_tags: 123', 'user_tags: 456')
Print (Common_Tags) # Output: {B'Developer '}

# Utilisez des ensembles ordonnés pour implémenter la file d'attente prioritaire redis_client.zadd ('priority_queue', {'tâche1': 1, 'tâche2': 2, 'tâche3': 3})
Highest_priority_task = redis_client.zpopmin ('priority_queue')
print (Highst_priority_task) # output: [(b'task1 ', 1.0)]

# Utilisez la table de hachage pour réaliser une mise à jour par lots des informations utilisateur user_data = {'name': 'Jane Doe', 'email': 'jane@example.com'}
redis_client.hmset ('utilisateur: 123', user_data)

Erreurs courantes et conseils de débogage

Lorsque vous utilisez Redis, vous pouvez rencontrer des problèmes et des malentendus courants. Voici quelques erreurs courantes et leurs conseils de débogage:

• Conflit de nom de clé : dans un projet multi-modules, différents modules peuvent utiliser le même nom de clé, ce qui entraîne l'écrasement des données. La solution consiste à utiliser des espaces de noms tels que module1:user:123 et module2:user:123 .
• Erreur de type de données : utilisez la mauvaise commande de manipulation de type de données, telles que l'utilisation d'une commande list pour les chaînes. La solution consiste à revérifier le type de données et à utiliser la commande TYPE pour confirmer le type de données de la clé.
• Débours de mémoire : Redis est une base de données de mémoire, et la quantité excessive de données entraînera un débordement de mémoire. La solution consiste à définir régulièrement les données d'expiration maxmemory et maxmemory-policy et nettoyer les données d'expiration.

Optimisation des performances et meilleures pratiques

Dans les applications pratiques, il est très important d'optimiser les performances de Redis et de suivre les meilleures pratiques. Voici quelques suggestions:

• Utilisation du pipeline : package plusieurs commandes à envoyer, réduisez les frais généraux du réseau et améliorez les performances.

 # Utiliser Pipeline = redis_client.pipeline ()
pipeline.set ('key1', 'value1')
pipeline.set ('key2', 'value2')
pipeline.execute ()

• Utiliser la transaction : assurez-vous l'atomicité d'un ensemble de commandes pour éviter les incohérences de données.

 # Utilisez la transaction avec redis_client.pipeline () comme tuyau:
    Bien que vrai:
        essayer:
            pipe.watch ('key1')
            Value = Pipe.get ('key1')
            pipe.multi ()
            Pipe.set ('key1', int (valeur) 1)
            pipe.execute ()
            casser
        sauf redis.watcherror:
            Continuer à continuer

• Sélection de la structure des données : sélectionnez la structure de données appropriée en fonction des besoins réels. Par exemple, l'utilisation des ensembles commandés au lieu de listes pour implémenter les classements peut améliorer l'efficacité de la requête.

• Temps d'expiration : définissez un temps d'expiration raisonnable pour que les données évitent le débordement de la mémoire.

 # Set Expiration Time redis_client.sex ('Key1', 3600, 'Value1') # Expiré en 1 heure

• Sharding : Pour les données à grande échelle, la technologie de rupture peut être utilisée pour distribuer des données sur plusieurs instances Redis pour améliorer les performances de lecture et d'écriture.

• Surveillance et optimisation : utilisez les outils de surveillance de Redis (tels que Redis Insight) pour surveiller les goulots d'étranglement des performances et les optimiser en temps opportun.

Grâce à ces méthodes et pratiques, vous pouvez mieux utiliser les structures de données de Redis pour améliorer les performances et la fiabilité de votre application. Dans les projets réels, l'utilisation de ces structures de données et ces techniques d'optimisation de manière flexible améliorera considérablement votre efficacité de développement et vos performances du système.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!